面向人工智能专业的课程知识图谱

项目概述

本项目旨在构建一个面向人工智能专业的课程知识图谱系统，结合图数据库、自然语言处理和Web前端技术，提供丰富的课程知识管理、可视化展示及智能问答服务。通过集成Neo4j图数据库，系统实现了课程节点、关系和问答内容的高效存储与查询，支持用户基于自然语言的智能问答交互，并通过友好的Web界面展现复杂的知识关系，帮助学生和教师深入理解课程内容、技能体系和知识点结构。

核心价值在于打造一个动态、可扩展的人工智能课程知识平台，不仅优化课程资源管理，还提升用户的交互体验和学习效率，助力人工智能教育与研究的数字化转型。

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技术架构

该项目采用现代化的分层式架构设计，主要由以下几部分组成：

• 数据存储层：基于Neo4j图数据库（模块 myneo4j）存储课程节点、关系、问答内容和类型频次，实现复杂知识关系的高效管理与动态查询。
• 业务逻辑层：由Django框架支撑，结合自定义模型和服务接口（如importneo4j相关脚本）实现数据的导入、查询和问答逻辑处理。
• 自然语言处理与问答服务：集成OpenAI等外部接口，支持基于jieba分词的自然语言理解和智能问答，增强系统的智能交互能力。
• Web前端层：采用Django模板（templates目录）和丰富的静态资源（CSS、JS、图标等）实现网页界面，包括首页、关系图谱展示、问答界面和用户信息管理。
• 系统配置与管理：通过accounts模块实现用户注册登录、权限控制等基础功能，确保系统安全可靠。

模块间关系：

• myneo4j负责图数据库的节点关系管理和接口查询，依赖accounts模块实现用户权限验证，视图views.py整合前端请求并调用数据库和问答接口。
• 前端模板通过views.py传递动态数据，展示关系网络和问答结果。
• 导入脚本（importneo4j.py等）支持课程数据的批量导入和关系构建。
• 其他静态资源和第三方库（如Bootstrap、echarts、layui、fontawesome等）提供页面样式和交互效果。

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功能模块

1. Neo4j知识图谱管理（myneo4j）

• 核心节点模型：MyNode（课程、知识点、技能等）、MyWenda（问答内容）、TypeFrequency（问题类型频次）
• 关系管理：课程关系、知识点关联、技能体系连接
• 查询接口：支持初始化数据、课程信息提取、关系搜索、关系可视化
• 智能问答：基于问答模型的自然语言交互，结合OpenAI接口实现问答服务

2. 用户账户管理（accounts）

• 用户注册、登录、注销
• 用户信息维护和权限控制
• 后台管理：用户信息和权限的后台调控

3. 前端网页展示（templates）

• 基础布局（base.html）
• 首页（index.html）：系统简介和入口
• 关系图谱展示（show.html）：采用Echarts或D3.js渲染知识关系网络
• 问答界面（wenda.html）：自然语言问答交互界面
• 用户信息（my_info.html、modify.html）：个人资料维护
• 登录/注册界面（login.html、register.html）

4. 数据导入与关系构建（course_data）

• 课程、技能、知识点的CSV导入脚本（importneo4j.py等）
• 关系数据的批量导入
• 课程知识体系构建，支持后续扩展与更新

5. 静态资源与前端样式（static/）

• 样式文件（CSS）
• 图标字体（Font Awesome、Material Design Icons）
• 前端交互脚本（Bootstrap、jQuery、Layui、Echarts等）

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项目结构

xy25_neo4j_aicourse/
├── .idea/                       # IDEA开发环境配置
├── .venv/                       #虚拟环境
├── manage.py                     # Django管理命令入口
├── README.md                     #项目说明
├── requests.txt                  #依赖包列表
├── accounts/                     # 用户账户管理模块
│   ├── migrations/
│   ├── models.py
│   ├── views.py
│   ├── urls.py
│   └── admin.py
├── course_data/                  # 课程数据与导入脚本
│   ├── attr/                     # 课程属性信息
│   ├── entity/                   # 实体关系CSV
│   ├── relation/                 # 关系CSV
│   ├── importneo4j.py             # 导入脚本
│   └── importneo4j_relation.py
├── datas/                        # 原始数据存放
│   └── importneo4j.py
├── media/                        # 用户上传媒体（如图片）
├── myneo4j/                      # 图数据库接口与管理
│   ├── models.py
│   ├── views.py
│   ├── urls.py
│   ├── admin.py
│   └── pyneo_utils.py             # Neo4j交互封装
├── static/                       # 前端静态资源（CSS/JS/字体/图片）
├── templates/                    # 网页模板
│   ├── base.html
│   ├── index.html
│   ├── login.html
│   ├── modify.html
│   ├── my_info.html
│   ├── register.html
│   ├── show.html
│   └── wenda.html
└── xy_neo4j/                     # Django配置入口
    ├── settings.py
    ├── urls.py
    ├── asgi.py
    └── wsgi.py

关键目录和文件作用：

• myneo4j/：封装Neo4j节点关系模型、查询接口，作为图谱核心存储层。
• accounts/：实现用户注册、登录、权限验证。
• templates/：定义页面布局和内容，支持动态渲染。
• static/：存放前端样式、脚本和图标资源。
• course_data/：课程、关系数据的导入脚本，支持知识图谱的批量构建。
• requests.txt：项目依赖包清单（如Django、py2neo、OpenAI SDK、前端框架等）。

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部署与运行

环境要求

• Python 3.9及以上
• 虚拟环境（推荐使用venv）
• Neo4j图数据库（版本建议>=4.x）
• 安装依赖：pip install -r requests.txt

安装与配置

1. 克隆项目代码：

git clone <仓库地址>

2. 创建虚拟环境并激活：

python -m venv venv
source venv/bin/activate    # Linux/macOS
venv\Scripts\activate       # Windows

3. 安装依赖：

pip install -r requests.txt

4. 配置settings.py：

• 设置数据库连接信息
• 配置Neo4j访问参数（如URI、用户名、密码）
• 配置OpenAI API密钥（如果使用问答功能）

4. 初始化数据库：

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

6. 导入课程数据：

python course_data/importneo4j.py

启动方式

• 开发测试：

python manage.py runserver

• 生产环境建议结合Gunicorn、Nginx部署，确保安全和性能。

访问入口

• 打开浏览器，访问http://127.0.0.1:8000/，即可体验系统的知识图谱浏览、智能问答和用户管理功能。

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结语

本项目结合Neo4j图数据库、自然语言处理和现代Web技术，打造了一个面向人工智能专业的课程知识平台。其技术创新点在于知识关系的动态建模、自然语言的智能问答以及丰富的前端可视化展示，为人工智能教育提供了强有力的数字化支撑。未来将持续扩展课程内容、优化问答体验，推动人工智能领域的知识传播与学习革新。

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如有问题请联系作者：https://qalangtao.com 。
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